TU Wien:Einführung in die Künstliche Intelligenz VU (Eiter, Tompits)/Prüfung 2018-06-26

Der Test war in 2 Teile zu je 40 Punkten aufgeteilt wobei sich offenbar der erste Teil auf den von Eiter vorgetragenen Stoff beschränkte und der zweite auf den von Tompits.

• Neural network - 2 inputs 3 outputs: XOR, OR, a and not b

• DFS, IDFS erklären und Komplexität/Eigenschaften

• Welche Probleme gibt es beim Schlussfolgern von Aktionen bei Planning (three problems when dealing with reasoning of actions in planning)

• Karte von Südamerika
  • Constraint graph zeichnen

• Graph gegeben:
  • Knoten mit degree heuristic auswählen
  • Farbe mit least constraining heuristic auswählen
  • Knoten mit MRV auswählen

• Hill climbing erklären - wann scheitert es?

• Backtracking search erklären - warum relativ ineffizient?

• Agent task definition (PEAS?)

• Deep learning erkären - Vorteile/Nachteile

• Welche Funktionen können mit neural nets mit 1-3 layers verwirklicht werden

• STRIPS aktion definieren: Files von Server zu Server kopieren

• 3 Arten von nodes in decision networks erklären

• Beweisen dass h(n) = max{h1(n), h2(n)} consistent ist wenn es h1 und h2 sind

• Multiple choice (5 Fragen zu 5 Punkten im 1. Teil und 4 Fragen zu 6 Punkten im 2. Teil)
  • ADL - open world assumption?
  • Admissible heuristics are always consistent
  • STRIPS unterstützt Gleichheit
  • Eine Lokale Suche kann eine optimale Lösung finden
  • POP erzeugt nur konsistente Pläne